Essays on innovation and relational capital
Notice bibliographique
Résumé
This dissertation is composed of three essays. Its central theme is a study of the antecedents to technological innovation. Essay One examines an important relationship that has been overlooked in the literature, i.e., the impact of prior alliance relationship between firms on their current innovation performance when they become competitors. I used a comprehensive longitudinal dataset that includes information on historical alliance activities and current innovation races between firms in the U.S. pharmaceutical industry, over two decades (1985-2004). I found that the impact of prior collaborations on current competitions is a function of both the type of prior alliance relationships between firms, and the number of prior allies of different types in the current competition. Essay Two helps reconcile an ongoing debate in the literature regarding whether competition positively or negatively influences innovation. I used panel data containing innovation races from 1991 to 2004 in the U.S. pharmaceutical industry. I found that the degree of knowledge resource similarity (in both structure and amount) between the focal firm and its rivals is an important determinant of the balance between the positive and negative externalities of competition. The focal firm’s innovation was likely to suffer from competition where rivals had relatively larger amounts of knowledge resources. Such negative effect, however, can be attenuated and the net effect may turn positive, as the knowledge structure similarity between the rivals and the firm increases. While Essay One focuses on inter-firm relational capital, i.e., alliances, Essay Three focuses on the development of relational capital (i.e., trust) in the workplace, touching upon some of the fundamental conditions of innovation. I studied the antecedents to social trust in the workplace, a unique form of relational capital that draws an increasing research interest. Using two field studies conducted in Canada and China representing distinct cultures, I found that the diversity of one’s social network in the community was positively associated with one’s social trust in the workplace, in both societies, while the diversity of social network in the workplace was only positively associated with social trust in the workplace in China, and not in Canada.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».